Nyalakan notifikasi untuk berita terbaru dari Okezone

Aplikasi Pendeteksi Diabetes Manfaatkan Fitur Kamera dan Flash

Pernita Hestin Untari, Jurnalis · Jum'at 08 Maret 2019 10:03 WIB
https: img-k.okeinfo.net content 2019 03 07 56 2027122 aplikasi-pendeteksi-diabetes-manfaatkan-fitur-kamera-dan-flash-i6x8xp4qJr.jpg Ilustrasi Diabetes (Foto: Telecart)

JAKARTA- Diabetes merupakan salah satu faktor resiko terkuat untuk penyakit jantung. Sayangnya, 1 dari 3 orang yang terkena diabetes masih belum tahu jika dirinya mengidam penyakit.

Penelitian baru-baru ini pun mengembangkan salah satu aplikasi yang dapat digunakan untuk mendeteksi diabetes. Aplikasi ini mengukur detak jantung melalui kamera internal ponsel dapat membantu mendeteksi diabetes dan mendorong pengujian lebih lanjut oleh penyedia layanan kesehatan.

Dilansir dari laman Science Daily, Jumat (8/3/3019) para peneliti di University of California, San Francisco, menguji apakah diabetes dapat dideteksi menggunakan kamera smartphone dan sinyal photoplethysmography (PPG), yang dapat menangkap perubahan vaskular berdasarkan perubahan aliran darah.

"Ini adalah pengukuran yang sudah siap diperoleh dari smartphone dan perangkat yang dapat dipakai untuk melacak detak jantung," kata Robert Avram, MD, rekan pasca doktoral di UCSF Medical Center dan penulis utama studi tersebut.

Diabetes

Baca Juga: Pertama Kali, Dua Astronot Wanita NASA Lakukan Spacewalk

Dia menambahkan, "Kami telah menunjukkan bahwa dengan menggunakan pembelajaran mendalam dan kamera smartphone saja, kami juga dapat mendeteksi perubahan vaskular yang terkait dengan diabetes dan dengan diskriminasi yang masuk akal."

Dia mengatakan variasi dalam volume darah yang terjadi dengan setiap detak jantung dapat ditangkap dengan menyinari senter smartphone di ujung jari. Dengan setiap kontraksi jantung, tekanan darah meningkat di pembuluh menyebabkan mereka mengembang, yang kemudian meningkatkan jumlah cahaya yang dipantulkan oleh kulit ke sensor optik kamera ponsel.

Input ini kemudian dapat dikonversi ke bentuk gelombang yang mewakili perubahan volumetrik dari volume darah dalam pembuluh. Saat ini alat skrining yang tersedia, seperti hemoglobin terglikasi atau glukosa plasma puasa, memerlukan pengambilan darah dan kunjungan langsung ke klinik.

Tetapi banyak orang Amerika yang tidak memiliki akses mudah ke dokter, tidak pergi atau tidak mampu. Selain itu, jutaan orang yang hidup dengan diabetes tidak terdiagnosis, membuat mereka rentan terhadap hasil yang memburuk dan kondisi kesehatan lainnya, seperti serangan jantung, gagal jantung dan stroke.

"Diabetes bisa asimtomatik untuk jangka waktu yang lama, namun perubahan vaskular yang merugikan masih terjadi secara diam-diam, yang dapat menyebabkan komplikasi kardiovaskular. Ini membuatnya sangat penting bagi kita untuk memeriksa peluang berbiaya rendah dan non-invasif yang membuatnya mudah untuk menyaring jutaan pasien. "Sampai saat ini, alat skrining diabetes noninvasif dan skalabilitas luas masih kurang," kata Avram.

"Berdasarkan temuan kami, strategi ini bisa menjadi cara berbiaya rendah untuk menyaring diabetes di rumah karena dapat diturunkan dari sistem optik apa pun yang memiliki kamera dan lampu senter, dan kebanyakan orang memiliki smartphone,” imbuh dia.

Untuk penelitian ini, para peneliti mempelajari 54.269 orang yang terdaftar dalam Health eHeart Study online, studi UCSF yang disetujui IRB, yang menggunakan aplikasi smartphone Azumio Instant Heart Rate.

Azumio adalah salah satu aplikasi yang paling banyak diunduh dan digunakan untuk mengukur denyut jantung. Pengguna yang berusia lebih dari 18 tahun dan dengan alamat email dapat memilih untuk bergabung dengan Health eHeart Study.

Diabetes

Baca Juga: Olga Ladyzhenskaya, Matematikawan Rusia yang Tampil di Google Doodle

Partisipan rata-rata berusia 45 tahun, 53 persen adalah laki-laki dan 7 persen memiliki diabetes yang dilaporkan sendiri. Para peneliti mengembangkan dan menerapkan algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan rekaman sinyal PPG berbasis smartphone dari peserta untuk mengidentifikasi pasien mana yang menderita diabetes berdasarkan sinyal ini saja.

Secara keseluruhan, model ini mengidentifikasi dengan benar orang yang menderita diabetes di lebih dari 72 persen kasus menggunakan sinyal PPG saja. Tes ini memiliki nilai prediksi negatif yang kuat yaitu 97 persen, yang berarti bahwa dari setiap 100 peserta yang diperkirakan tidak menderita diabetes, 97 benar-benar tidak memiliki penyakit.

Ketika menggabungkan skor diabetes dengan faktor-faktor risiko lain yang umum dapat diakses untuk diabetes, seperti usia, jenis kelamin, indeks massa tubuh dan rasa tau etnis, kemampuan untuk secara tepat mengklasifikasikan seseorang sebagai memiliki diabetes meningkat lebih lanjut, melonjak menjadi 81 persen.

Setelah menggabungkan skrining berbasis aplikasi dengan faktor-faktor risiko umum, para peneliti menentukan alat ini sebanding dengan banyak skor risiko diabetes tradisional yang digunakan di klinik untuk memprediksi diabetes.

Avram, yang penelitiannya berfokus pada penerapan dan pengujian intervensi teknologi seluler untuk meningkatkan manajemen dan diagnosis penyakit, mengatakan penelitian ini lebih jauh menggarisbawahi bagaimana smartphone, Fitbits, Apple Watch dan perangkat yang dapat dikenakan lainnya memberi pasien lebih banyak alat untuk melacak dan meningkatkan kesehatan mereka.

1
2

Bagikan Artikel Ini

Cari Berita Lain Di Sini